Важность искусственного интеллекта для прогнозирования

Сегодня многие системы видеонаблюдения по-прежнему требуют активного мониторинга со стороны человека или просмотра видеозаписи событий операторами в течение длительного времени. Развитие технологий, в частности появление starlight X и HDR X, сосредоточено на обеспечении высочайшего качества изображения. Но этот подход ограничен и не помогает в своевременной проверке больших объемов видеоданных или одновременном управлении сотнями камер. Прогнозы по отрасли показывают, что к 2025 году рынок камер видеонаблюдения вырастет до 44 млрд долл. США. Сейчас, как никогда ранее, существует острая необходимость в получении точной информации в нужное время. Автоматизированный мониторинг для видеомониторинга могут быть созданы путем внедрения ИИ. Камеры видеонаблюдения со встроенным ИИ и функцией Video Analytics от Bosch понимают, что они видят, отслеживают риски в соответствии с пороговым значением и предупреждают людей о реальных угрозах или ситуациях, требующих внимания, в момент их возникновения.

Использование возможностей прогнозирования предполагает эффективное применение разнообразных видеоданных, полученных с устройств видеонаблюдения. Автоматизированный мониторинг — первый шаг к прогностическим решениям. Такой подход сочетает ИИ с Интернетом вещей и высочайшее качество изображения. Мы придерживаемся этой тенденции с момента ее появления. Наши решения помогают пользователям выявлять возможные нежелательные события или предоставляют всевозможную статистику с помощью ИИ. Функция Video Analytics помогает камерам видеонаблюдения понимать, что они видят. Система предупреждает пользователей о любых угрозах или ситуациях, требующих внимания, в момент их возникновения, и высвобождает время и ресурсы.

Увеличение мощности оборудования и постоянно растущие объемы видеоданных являются основными факторами развития технологии глубокого обучения. Эта технология помогает имитировать человеческий интеллект и позволяет "вещам", таким как камерам видеонаблюдения, лучше понимать окружающую обстановку. Видеоаналитика на основе глубокого обучения расширяет возможности обнаружения на перегруженных участках и игнорирует такие потенциальные помехи, как свет фар или тени, экстремальные погодные условия и солнечные блики. Она обеспечивает более высокую точность обнаружения с уровнем точности выше 95%. Это еще на один шаг приближает пользователей к прогностическим решениям, обеспечивая более глубокий анализ места события с возможностью распознавания шаблонов и повышенной детализацией, разнообразием и точностью данных. Глубокое обучение открывает новый мир возможностей и позволяет нашим видеосистемам автоматически решать определенные задачи.

Мы хотим, чтобы наши клиенты знали, чего можно ожидать. Возможности прогнозирования помогают им в этом. Это означает, что они могут усилить защиту и безопасность, избежать потенциального ущерба и получить информацию для принятия обоснованных решений и раскрытия новых возможностей. Мы уже приступили к решению этой задачи, но нам еще многое предстоит сделать. Чтобы "вещи" понимали, что они видят, и глубже анализировали полученные видеоматериалы, требуются постоянные инвестиции и внедрение ИИ. Это поможет принимать обоснованные решения путем объединения, анализа и дополнения данных с нескольких датчиков для распознавания закономерностей и прогнозирования будущих ситуаций. А также гарантировать устойчивое развитие систем, поддержку экологических методов ведения бизнеса и точность данных, генерируемых такими системами.